傳統(tǒng)會(huì)計(jì)技術(shù)和實(shí)踐自工業(yè)時(shí)代(信息量較少的環(huán)境)發(fā)展以來幾乎沒有變化。財(cái)務(wù)報(bào)告往往具有歷史性和財(cái)務(wù)性，高度聚合、靜態(tài)且基于紙張。

本學(xué)習(xí)單元向?qū)W生介紹當(dāng)前的會(huì)計(jì)研究，以思考“大數(shù)據(jù)”、人工智能和機(jī)器人技術(shù)的大趨勢(shì)如何影響當(dāng)前的會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)報(bào)告和審計(jì)實(shí)踐及其未來可能產(chǎn)生的影響。本單元還探討了大數(shù)據(jù)和人工智能目前在會(huì)計(jì)實(shí)踐中的應(yīng)用的具體方面，以及它們?cè)谔囟I(lǐng)域(如會(huì)計(jì)計(jì)量和預(yù)測(cè)、審計(jì)抽樣以及報(bào)告的時(shí)間和頻率(作為示例))塑造未來實(shí)踐的潛力。

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一、輔導(dǎo)成果

完成本單元后，您應(yīng)該能夠：

LO1 . 理解和解讀大數(shù)據(jù)和第四次工業(yè)革命背景下的各種會(huì)計(jì)問題。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何使用和應(yīng)用先進(jìn)的分析工具，并掌握機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)分析工具的基礎(chǔ)知識(shí)。

LO2 .分析并批判性地評(píng)估現(xiàn)實(shí)世界約束中的高度復(fù)雜的真實(shí)數(shù)據(jù)問題，并批判性地評(píng)估各種分析工具的優(yōu)點(diǎn)和局限性。

LO3 . 在會(huì)計(jì)和大數(shù)據(jù)問題背景下確定適合業(yè)務(wù)決策的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)工具。學(xué)習(xí)如何利用高速信息并應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技能來提高各種問題解決任務(wù)的有效性、效率和效力。

LO4 . 在會(huì)計(jì)和大數(shù)據(jù)考慮的背景下培養(yǎng)口頭和書面溝通技巧。學(xué)習(xí)如何有效地解釋各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)的輸出并將這些輸出傳達(dá)給決策者。

LO5 .在會(huì)計(jì)和大數(shù)據(jù)問題背景下培養(yǎng)道德和隱私原則以及社交技能;包括各種數(shù)據(jù)分析輸出的解釋和應(yīng)用。

二、學(xué)習(xí)重點(diǎn)

1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)是悉尼大學(xué)會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析課程的核心部分。學(xué)生將學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)收集、整理和描述性統(tǒng)計(jì)分析的基本方法。這包括了解如何使用不同類型的圖表和統(tǒng)計(jì)量來描述數(shù)據(jù)特征，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。課程還會(huì)涉及到數(shù)據(jù)可視化工具，如Excel、Tableau和Python中的Matplotlib庫，以幫助學(xué)生有效地展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2.數(shù)據(jù)處理與清洗

數(shù)據(jù)處理與清洗是數(shù)據(jù)分析中的關(guān)鍵步驟。課程會(huì)教授如何處理缺失數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)和異常值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。學(xué)生將學(xué)習(xí)使用Excel、SQL和Python中的Pandas庫等工具來進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。此部分還涵蓋數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的方法，以準(zhǔn)備數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的分析。

3.會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

在這一部分，學(xué)生將把數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用到會(huì)計(jì)領(lǐng)域的具體問題上。例如，通過財(cái)務(wù)報(bào)表分析、成本分析和預(yù)算預(yù)測(cè)等，學(xué)生可以理解如何使用數(shù)據(jù)分析來支持決策過程。課程會(huì)介紹關(guān)鍵的會(huì)計(jì)指標(biāo)和比率，如流動(dòng)比率、負(fù)債比率和盈利能力分析等，并使用實(shí)際案例來說明這些技術(shù)的應(yīng)用。

4.回歸分析與預(yù)測(cè)

回歸分析是數(shù)據(jù)分析中的一種重要方法，用于發(fā)現(xiàn)變量之間的關(guān)系并進(jìn)行預(yù)測(cè)。課程將教授簡單線性回歸和多元回歸分析的原理和應(yīng)用。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何使用Excel中的回歸工具和Python的statsmodels庫來進(jìn)行回歸分析，理解回歸模型的構(gòu)建、假設(shè)檢驗(yàn)和模型評(píng)估方法。這一部分的重點(diǎn)在于培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用回歸分析進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)管理的能力。

5.數(shù)據(jù)挖掘與高級(jí)分析技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘涉及從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和模式。課程將介紹數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和技術(shù)，如分類、聚類和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。學(xué)生將學(xué)習(xí)如何使用Python中的scikit-learn庫進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和評(píng)估。通過這部分的學(xué)習(xí)，學(xué)生將能夠識(shí)別和解釋復(fù)雜數(shù)據(jù)集中的模式和趨勢(shì)，提升決策支持能力。

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2.根據(jù)學(xué)生情況進(jìn)行1V1專屬備課，上課時(shí)間靈活安排。

3.中英雙語詳細(xì)講解課程中的考點(diǎn)、難點(diǎn)問題，并提供多方位的課后輔導(dǎo)，輔助學(xué)生掌握全部課程知識(shí)，補(bǔ)足短板。